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Articles, guides et analyses sur l'intelligence artificielle locale
Parcours de lecture
Par ici pour débuter
Le parcours dans l'ordre pour qui s'approche de l'IA locale : des concepts de base à l'installation et au premier modèle.
Optimiser les performances
Choisir le bon matériel et tirer le meilleur de celui que vous avez déjà : CPU ou GPU, Mac, Raspberry Pi et inférence rapide.
Données et confidentialité
Ce qui part vraiment sur le réseau avec l'IA locale : les données, la sécurité, la conformité et le contrôle qui reste entre vos mains.
Choisir le matériel et le modèle
Comment choisir le bon matériel et le modèle adapté à votre usage : VRAM, quantification, GPU ou CPU et vitesse de réponse.
2 articles
RAG : posez des questions à vos documents
Le RAG (Retrieval Augmented Generation) est le moyen le plus simple de faire répondre un modèle local à des questions sur vos documents : encodage sémantique, base vectorielle et boucle de récupération.
Qu'est-ce que l'IA locale et pourquoi vous en avez besoin
Explication concrète de l'IA locale : exécuter un modèle sur votre propre matériel plutôt que dans le cloud. Différences avec l'IA cloud, avantages (disponibilité, confidentialité, coûts prévisibles), limites honnêtes et démarrage en cinq minutes avec Ollama.